BG
ВходЗапочнете сега
Речник

Отговаряне на въпроси

Какво е Отговаряне на въпроси?

Отговарянето на въпроси (question answering, QA) е област на обработката на естествен език, в която системата отговаря директно на въпроси, зададени на разговорен език, вместо да връща списък с резултати от търсене. Съвременните системи търсят релевантни откъси в база знания и съставят отговор от тях, в идеалния случай със сочене на източник. Типични приложения са обслужването на клиенти, вътрешните бази знания и ръководствата – например въпросът към служебния наръчник „Колко дни отпуск имам през първата година?“

Как помага KI.ordo

Агентите на KI.ordo отговарят на въпроси от знанията, които предоставяте, посочват източниците си и открито казват, когато не могат да намерят нищо там.

Научете повече : Отговаряне на въпроси

Подходящи шаблони

Теми

  • NLP
  • Управление на знанията
  • Търсене

Изпробвайте KI.ordo

Агенти, потоци и шаблони в едно работно пространство – безплатна 24-часова демонстрация.

Стартирайте демото
← Всички термини

Свързани термини

Генериране, допълнено с извличане (RAG)

Генерирането, допълнено с извличане (Retrieval-augmented generation), съчетава търсене с генериране на текст: преди да отговори, системата търси в колекция от знания – например ръководства, правилници или често задавани въпроси – подходящи пасажи и ги подава на езиковия модел като контекст. Така отговорът се основава на актуално съдържание, специфично за компанията, а не само на знанията от обучението на модела. Това намалява измислените твърдения, прави източниците проследими и позволява актуализации без повторно обучение.

  • RAG
  • търсене в знанията
  • +1

Извличане на информация (information retrieval)

Извличането на информация (information retrieval) обхваща методи за намиране на документите или откъсите в голям обем текст, които съответстват на дадена заявка, и за подреждането им по релевантност. Класически подходи като BM25 претеглят термините за търсене според това колко често и колко рядко се срещат; по-новите добавят семантично сходство. То е в основата на търсачките, корпоративното търсене и retrieval-augmented generation, при което езиков модел използва извлечените откъси като основа за отговора си.

  • Търсене
  • BM25
  • +1

Разбиране на естествен език (NLU)

Разбирането на естествен език е частта от езиковата обработка, която улавя смисъла на едно изказване: какво намерение стои зад него, кои хора, места или дати се споменават и какъв е тонът? Заедно с генерирането на естествен език (NLG) NLU е една от двете страни на NLP. Пример е система за обслужване на клиенти, която разпознава „Пратката ми още не е пристигнала“ като запитване за доставка.

  • NLP
  • Разпознаване на намерение
  • +1

Разсъждение на няколко стъпки (multi-hop)

Разсъждението на няколко стъпки (multi-hop) е способността на дадена система с ИИ да отговори на въпрос чрез няколко последователни извода, като често съчетава информация от различни източници. Пример: „Кой отдел се ръководи от човека, отговорен за проект X?“ изисква първо да се установи отговорното лице, а след това неговият отдел. Такива въпроси са предизвикателство за системите за търсене и RAG, защото всяка междинна стъпка трябва да бъде намерена и свързана правилно.

  • разсъждение
  • отговаряне на въпроси
  • +1